import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e'] } df = pd.DataFrame(data) # 默认情况下,根据所有列去重 df_unique = df.drop_duplicates() print("根据所有列去重后的DataFrame:") print...
在 pandas 中，df.duplicated() 和 df.drop_duplicates() 是两种用于处理 DataFrame 中重复行的方法。下面是它们的区别及使用方法：1、df.duplicated()duplicated() 方法返回一个布尔型的 Series，用来标记哪些行是重复的。这个方法对于识别哪些行基于某些条件是重复的非常有用。语法 : DataFrame.duplicated(subset=No...
drop_duplicates(subset=['Name']) print("\n基于'Name'列去重后的DataFrame:") print(df_unique_name) 4. 保留重复项中的最后一行 默认情况下,drop_duplicates()会保留第一次出现的重复项。但如果你想要保留最后一次出现的重复项,可以设置keep='last'参数: df_unique_last = df.drop_duplicates(keep='last...
drop_duplicates()方法默认不修改原DataFrame,而是返回一个新的DataFrame。如果你希望直接修改原DataFrame,可以使用inplace=True参数。 7. 结论 Pandas的drop_duplicates()方法是处理DataFrame中重复数据的强大工具,通过灵活使用其参数,你可以轻松实现基于全列、指定列的去重,以及通过其他技巧去除连续重复项。掌握这些技巧将...
drop_duplicates()的用法 df.drop_duplicates() 则通常用于数据去重,即剔除数据集中的重复值。官方解释很详细,下面做一些解读。 官方解释:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates ...
# 方法一df.drop_duplicates(ignore_index=True)# 方法二df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)# 方法三df.index =range(df.shape[0]) 参考链接:drop_duplicates去重详解 参考链接:Pandas之drop_duplicates:去除重复项 参考链接:pandas.DataFrame.drop_duplicates ...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'], 'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'], 'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5] }) df brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 1 Yum Yum...
语法:DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset: 列标签或者列标签列表,这里可选对哪些列进行去重,默认对整行进行去重。 keep: 该参数决定保留哪一个重复值,可选{"first", "last", False}。first: 保留第一次出现的值。last: 保留最后一次出现...
在Python的pandas库中,可以使用drop_duplicates方法从另一个DataFrame中删除包含相同日期的行。 具体操作步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 创建第一个DataFrame,假设为df1。 创建第二个DataFrame,假设为df2。 使用drop_duplicates方法删除df2中包含相同日期的行,并将结果保存到新的DataFram...
在删除重复列之前,首先需要检查DataFrame中是否存在重复的列名。 示例代码:检查重复列名 ```python import pandas as pd # 创建包含重复列名的示例DataFrame data = { 'A': [1. 2. 3], 'B': [4. 5. 6], 'A': [7. 8. 9], # 重复列 ...